Historisch gesehen begann die KI-Forschung mit der symbolischen KI, die in den 1950er und 60er Jahren entstand. Sie beruht auf klar definierten Regeln und Symbolen, mit denen Wissen explizit modelliert wird. In den 1980er und besonders ab den 2010er Jahren gewann die subsymbolische KI an Bedeutung, vor allem durch Fortschritte im maschinellen Lernen und neuronalen Netzen, die Muster in großen Datenmengen erkennen, ohne explizite Regeln zu benötigen. Hybride KI verbindet nun diese beiden paradigmatischen Ansätze zu einem effektiven Ganzen.
Im Kern besteht hybride KI aus:
Symbolischer KI: Sie arbeitet mit formalen Regeln, Logik und Wissensgraphen, die explizites Fachwissen strukturieren. Dieses Wissen kann Maschinen helfen, verständlich nachzuvollziehen, wie Entscheidungen zustande kommen.
Subsymbolischer KI: Modelle umfassen hochentwickelte neuronale Netzwerke und generative KI-Systeme, die durch die Analyse großer Datenmengen eigenständig Muster erkennen und flexibel neues Wissen erschließen können. Ein aktuelles Beispiel dafür ist ChatGPT, das als generatives Sprachmodell durch maschinelles Lernen in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu erzeugen und kontextbezogene Antworten zu liefern.
Die Kombination dieser Komponenten eröffnet mehrere Vorteile. So ermöglicht die symbolische Komponente, wie etwa durch Wissensgraphen, nachvollziehbare Erklärungen und regeltreue Entscheidungen, während die subsymbolische KI mit ihrer Mustererkennung auch unstrukturierte oder komplexe Daten verarbeiten kann. Dadurch steigert hybride KI die Genauigkeit und Robustheit von Systemen.
Diese Kombination aus Flexibilität und Zuverlässigkeit macht hybride KI so gut geeignet für ein Projekt wie claim. Große Datenmengen können blitzschnell analysiert, optimiert und erstellt werden. Die Wissensgraphen im Hintergrund sorgen dafür, dass enthaltene Informationen sofort anhand verlässlicher Quellen überprüft werden können.
Allerdings bringt hybride KI auch Herausforderungen mit sich: Die Integration unterschiedlicher Methoden ist technisch komplex und erfordert viel Entwicklungsaufwand. Zudem können symbolische Systeme bei sehr dynamischen oder unvollständigen Daten an ihre Grenzen stoßen, während subsymbolische Modelle manchmal zu Fehlern, sogenannten Halluzinationen, neigen können. Ein gelungenes hybrides System gleicht im Idealfall die Schwächen beider Methoden aus.
Insgesamt eröffnet hybride KI eine neue Qualität der künstlichen Intelligenz, die durch die Verbindung beider Ansätze lernfähiger und zuverlässiger wird. Sie ist damit ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu intelligenteren und vertrauenswürdigeren KI-Anwendungen. Das ist unerlässlich in Bereichen wie Medizin und Wissenschaftsjournalismus, die sowohl großes Expertenwissen als auch flexible Datenverarbeitung erfordern.